[发明专利]用户价值的预测方法、装置以及存储介质

权利要求书

1.一种用户价值的预测方法，应用于用户价值预测系统，其特征在于，包括：

接收对目标用户在未来一定时长内的用户价值进行预测的预测请求；

根据所述预测请求，获取所述目标用户在一定历史时间段内产生的用户历史数据，其中所述一定历史时间段基于所述未来一定时长确定得到；以及

根据所述用户历史数据，预测所述目标用户在所述未来一定时长内的用户价值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户历史数据包括所述目标用户在所述一定历史时间段内产生的用户行为数据，并且根据所述用户历史数据，预测所述目标用户在所述未来一定时长内的用户价值的操作，包括：

对所述用户行为数据进行处理，确定用户行为特征数据；以及

利用预设的回归模型，对所述用户行为特征数据进行分析，确定所述目标用户在所述未来一定时长内的用户价值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述用户行为数据进行处理，确定用户行为特征数据的操作，包括：

将所述用户行为数据划分为定性数据和定量数据；

对所述定性数据进行特征提取，得到定性特征数据；

对所述定量数据进行特征提取，得到定量特征数据；以及

根据所述定性特征数据和所述定量特征数据，确定所述用户行为特征数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述定性数据进行特征提取，得到定性特征数据的操作，包括：将所述定性数据转化为One-Hot编码，并赋予所述定性数据数值权重，从而得到所述定性特征数据。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述定量数据进行特征提取，得到定量特征数据的操作，包括：

对所述定量数据进行分析，确定所述定量数据的数据展示次数、数据展示时长、数据展示层级以及用户停留时长；

根据所述用户停留时长，对所述定量数据中的异常数据和缺失数据进行处理；

确定各个所述数据展示层级的数据展示次数；

将各个所述数据展示层级中数据展示次数小于预定阈值的数据展示层级统称为一个新的数据展示层级，并将小于所述预定阈值的各个所述数据展示次数合并为一个变量，将所述变量确定为所述新的数据展示层级的数据展示次数；以及

根据所述数据展示次数和所述数据展示时长，确定所述定量特征数据。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述用户历史数据还包括所述目标用户在所述一定历史时间段内的历史用户价值，并且根据所述用户历史数据，预测所述目标用户在所述未来一定时长内的用户价值的操作，包括：

根据所述回归模型的预测结果和所述历史用户价值，综合确定目标用户在所述未来一定时长内的用户价值。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过以下操作步骤确定所述一定历史时间段：

根据所述预测请求中的所述未来一定时长，确定所述目标用户的用户价值的预测周期；以及

根据所述预测周期，确定所述一定历史时间段。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过以下操作步骤训练所述回归模型：

获取样本历史数据，并计算所述样本历史数据中的用户价值作为回归目标；

通过专家意见和特征工程对所述用户行为数据进行特征提取，得到训练特征数据；

利用所述训练特征数据，并使用集成学习方法对所述回归模型进行训练；并且其中

在所述特征工程中使用统计方法检测每一个所述训练特征数据的不同统计量，其中所述统计量包括均值、极差以及方差；

根据所检测到的统计量，对所述训练特征数据进行筛选；以及

对所述训练特征数据进行分布考察，对所述训练特征数据中偏离一定程度的特征数据进行中心化处理，从而得到所述训练特征数据。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时由处理器执行权利要求1至8中任意一项所述的方法。

10.一种用户价值的预测装置，其特征在于，包括：

预测请求接收模块，用于接收对目标用户在未来一定时长内的用户价值进行预测的预测请求；

用户历史数据获取模块，用于根据所述预测请求，获取所述目标用户在一定历史时间段内产生的用户历史数据，其中所述一定历史时间段基于所述未来一定时长确定得到；以及

用户价值预测模块，用于根据所述用户历史数据，预测所述目标用户在所述未来一定时长内的用户价值。